ニューラル・ネットワークの軽量化 推定精度を維持

マイコンにAI実装 枝刈り/量子化/蒸留

計算負荷の重いディープニューラル・ネットワークをマイコンに実装

ディープニューラル・ネットワーク（DNN）は高い推定精度を実現する一方で，計算負荷が大きく，エッジ・デバイスへの実装が課題になります．この問題を解決するために，モデルの軽量化技術が注目されています．代表的な手法として，枝刈り（Pruning），量子化（Quantization），蒸留（Distillation）があります．

枝刈り（Pruning）による軽量化

枝刈りは，ニューラル・ネットワークの不要なノードや重みを削除することで，パラメータ数を減少させる手法です．計算量が削減され，メモリ使用量が減るため，モデルの軽量化と高速化が可能です．

1. 一般的には，絶対値が小さい重みを削除することで，重要度の低い部分を取り除く
2. 枝刈り後に再学習（Fine-tuning）を行うことで，推定精度の低下を抑える
3. スパース化されたモデルを専用ハードウェア上で効率的に処理できる

量子化（Quantization）による計算効率向上

量子化は，ニューラル・ネットワークの重みや活性化値のビット精度を低減することで，メモリ使用量を削減し，演算処理を高速化する技術です．

1. 通常32ビット浮動小数点（FP32）で表現される重みを8ビット整数（INT8）に変換し，モデルのサイズを削減
2. 量子化されたモデルは専用のハードウェア（TPUやDSP）上で効率的に動作する
3. 適切なスケーリングと補正により，推定精度を維持

量子化とは

量子化は，モデルの計算負荷を大幅に削減する技術であり，エッジ・デバイスでのAI実装において重要な役割を果たします．

ニューラル・ネットワークの重みは通常32ビットの浮動小数点数（FP32）で管理されますが，これを8ビット整数（INT8）や16ビット浮動小数点（FP16）に変換することで，モデルのサイズを削減し，計算効率を向上させます．

1. ビット精度を低下させることで，演算時のメモリ・アクセスを減らし，消費電力を削減
2. エッジ・デバイス上での推論速度を向上させる
4. 量子化誤差を補正する手法（ポスト・トレーニング量子化，訓練時量子化）により，精度低下を抑制

エッジ・デバイス上で動作するAIシステムにおいて，量子化は広く利用されています．

1. 画像認識：カメラ内のAIチップでのリアルタイム画像処理
2. 音声認識：スマート・スピーカでの低消費電力な音声解析
3. 自動運転：センサ情報の高速処理による意思決定

蒸留（Distillation）による学習効率向上

蒸留は，大規模な教師モデルの知識を，小規模な生徒モデルへ転移する手法です．

1. 教師モデルの出力を教師データとして利用し，生徒モデルを訓練
2. 生徒モデルは，パラメータが少なくても教師モデルに匹敵する精度を達成
3. エッジ・デバイス向けの軽量なAIモデルを構築可能

〈著：ZEPマガジン〉

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著者紹介

• 株式会社クレスコ入社後，銀行向けシステムなど数多の開発にリードエンジニアとして従事．後に自社ソリューションとなる統合認証システムの基礎を独力で開発するなど，アイデアと技術でクレスコを牽引する．技術研究所での機械学習研究を経て，人工知能を強みとする部門に異動．現在はテクニカルエバンジェリストとして企業が持つ業務課題へのAI適用に関するコンサルティング，機械学習に関する技術支援を行う一方，自ら研究テーマを持ち共同研究，実験システムの構築も担当．「SoftwareDesign」「やってみよう！機械学習」（技術評論社），「日経ソフトウェア」「AIプログラマになれる本」（日経BP）への記事寄稿，会津大学，はこだて未来大学，琉球大学，早稲田大学のほかWatson SummitやMicrosoftでの講演等，社外でも精力的に活動中．
• 2022年9月 金沢工業大学 客員准教授に就任．詳細はこちら

著書

1. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/KIT］世界の航空機を同時追跡！Flightradar24 ラズパイ・キット，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/KIT］人工知能カメラM5StickVで作って学ぶ画像解析AI開発入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. いろんなことを試して学ぶ！ Pythonプログラミング，2021年，日経BP．
5. エッジAIプログラミング M5StickV 活用編，日経ソフトウェア2020年11月号，日経BP．
6. エッジAIプログラミング M5StickV 準備編，日経ソフトウェア2020年7月号，日経BP．
7. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2020年1月号，日経BP．
8. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年9月号，日経BP．
9. Kaggleに参戦しよう(連載)，日経ソフトウェア2019年7月号，日経BP．
10. AIプログラマになれる本，2019年，日経BP．
11. やってみよう！ 機械学習 第2章 機械学習の始め方，2019年，技術評論社．
12. 人工知能で画像生成 応用編，日経ソフトウェア2019年1月号，日経BP．
13. 人工知能で画像生成 基本編，日経ソフトウェア2018年11月号，日経BP．
14. 自分で構築するか，APIで機能を使うか 機械学習の始め方，Software Design2018年4月号，技術評論社．

参考文献

1. ［VOD/Pi3A KIT］ラズパイ・キットで学ぶLinux I/Oボードの作り方・探し方・動かし方，ZEPエンジニアリング株式会社．
2. ［VOD/Pi KIT］ラズベリー・パイで学ぶLinux＆Pythonプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
3. ［VOD/PiZero KIT］Python×ラズパイで初めての量子コンピュータ，ZEPエンジニアリング株式会社．
4. ［VOD/Pi400 KIT］SLAMロボット＆ラズパイ付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
5. ［VOD/Pi KIT］ラズパイ×Pythonで動かして学ぶモータ制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．